基于改进遗传粒子群混合算法的机械臂时间最优轨迹规划

摘要

针对机械臂时间最优轨迹规划问题，提出了一种基于改进遗传粒子群混合算法的时间最优轨迹规划方法。以六自由度机械臂运动参数为约束条件，在关节空间中利用3次均匀B样条曲线构造了机械臂的轨迹。首先引入罚函数优化适应度函数来改进遗传算法，进而引入自适应权重因子和柯西变异算子来改进粒子群算法，并将改进后的粒子群作为交叉算子融合到遗传算法中。结果表明：改进遗传粒子群混合算法相较于遗传算法和粒子群算法，其求解精度更高，优化效率相较于单算法有了显著提高，验证了该方法应用于机械臂轨迹规划的有效性。

关键词

六自由度机械臂 / 时间最优轨迹规划 / 粒子群算法